【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法
[0001]本申请涉及楼宇火灾检测
,具体涉及基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法。
技术介绍
[0002]随着经济的发展和社会生产力的增强使得城市基础建设水平逐渐提高,城市化进程不断加快,在越来越多的城市,楼宇建筑持续崛起的同时,各类火灾安全隐患日益增多,导致城市建筑空间发生火灾的几率增加,影响到建筑财产安全与居民的生命安全。楼宇环境往往是相对密闭的,火灾蔓延发展较为迅速,造成危害较大,故及时发现火灾并做出相应处理可以有效保障居民的生命与财产安全。
[0003]消防火灾识别监控系统基于智能视频分析,实现对监控区域内的烟雾和火焰进行识别。并且能动态识别烟雾从有到无、火焰从小到大的过程,并根据识别情况实时分析报警。目前火焰识别方法主要有基于人工设计的图像特征和基于卷积神经网络提取的图像的深度特征。但由于楼宇建筑内部环境较为复杂,在使用图像处理技术对火灾进行智能检测时,采集的图像往往会受到光线、噪声、模糊等因素的影响,导致图像质量较差,难以清晰地展示出楼宇环境内的火灾状况,直接使用采集的图像进行火灾智能检测时,其效率与精度均较差。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,能够对采集的图像进行质量提高,进而提高楼宇环境火灾检测的精度和效率。
[0005]本申请实施例提供一种基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,所述方法包括:获取楼宇环境的目标视频图像,对图像进行预处理;获取图像内像素点的重要程度;根据像素点的重要 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取楼宇环境的目标视频图像,对图像进行预处理;获取图像内像素点的重要程度;根据像素点的重要程度,获取自适应滤波窗口;根据自适应滤波窗口,完成对图像质量的增强;基于增强的图像,获得楼宇环境的火灾检测结果。2.根据权利要求1所述的基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,其特征在于,所述获取楼宇环境的目标视频图像,对图像进行预处理的步骤,包括:通过监控摄像头采集楼宇环境的目标视频图像,采集的图像为RGB图像,再对所述RGB图像进行灰度化处理,得到楼宇环境的目标视频灰度图像。3.根据权利要求1所述的基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,其特征在于,所述获取图像内像素点的重要程度的步骤,包括:获取若干目标视频图像,所述目标视频图像为时序上连续的图像;获取第一时刻的第一目标视频图像的第一感兴趣区域和第二时刻的第二目标视频图像的第二感兴趣区域,所述第二时刻在时序上为所述第一时刻的相邻的下一时刻,所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域均为火焰区域;对所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域进行匹配,以匹配出所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域之间相关联的感兴趣程度;基于火灾的特性,对所述感兴趣程度进行误差优化处理,得到优化后的感兴趣程度;根据优化后的感兴趣程度,对感兴趣区域内的像素点进行局部特征分析,获取各像素点的重要程度。4.根据权利要求3所述的基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,其特征在于,所述获取第一时刻的第一目标视频图像的第一感兴趣区域和第二时刻的第二目标视频图像的第二感兴趣区域的步骤包括:利用大津阈值分割算法分别对所述第一目标视频图像和所述第二目标视频图像进行计算分割,得到第一感兴趣区域和第二感兴趣区域,所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域均具有多个,且所述第一感兴趣区域的数量与所述第二感兴趣区域的数量相同。5.根据权利要求4所述的基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,其特征在于,所述对所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域进行匹配,以匹配出所述第一感兴趣区域和所述第二感兴趣区域之间相关联的感兴趣程度的步骤,包括:获取多个所述第一感兴趣区域内的多个第一中心点和获取多个所述第二感兴趣区域内的多个第二中心点;计算多个所述第一中心点分别与多个所述第二中心点之间的欧式距离,匹配出最小的欧式距离,根据最小的欧式距离得到第一感兴趣区域中的第一匹配区域和第二感兴趣区域中的第二匹配区域,所述第一匹配区域和所述第二匹配区域为两个相邻时刻的同一区域;基于火焰区域和其他干扰因素的特性,通过比较所述第一匹配区域和所述第二匹配区域之间的变化,得到火焰区域的感兴趣程度。6.根据权利要求5所述的基于图像数据的楼宇火灾环境检测方法,其特征在于,所述基于火焰区域和其他干扰因素的特性,通过比较所述第一匹配区域和所述第二匹配区域之间
的变化,得到火焰区域的感兴趣程度的步骤,包括:将所述第一匹配区域投影到所述第二目标视频图像上,得到第一投影区域,所述第一投影区域与所述第二匹配区域至少部分重叠,以形成重叠区域;获取第二匹配区域中未与所述第一投...
【专利技术属性】
技术研发人员:王崇芳,
申请(专利权)人:济南东庆软件技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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